from llama_index.core import VectorStoreIndex
from llama_index.core import Document

# 创建一个包含多个文档的列表，每个文档都用Document类封装
documents = [
    # 第一个文档，内容为人工智能的简介
    Document(
        text="这是一个关于人工智能的文档。人工智能是计算机科学的一个分支，致力于创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统。"
    ),
    # 第二个文档，内容为机器学习的简介
    Document(
        text="机器学习是人工智能的一个子领域，它使计算机能够在没有明确编程的情况下学习和改进。"
    ),
    # 第三个文档，内容为深度学习的简介
    Document(
        text="深度学习是机器学习的一个分支，使用多层神经网络来模拟人脑的学习过程。"
    ),
]

# 使用documents列表创建向量存储索引
# 该方法会自动将文档分块并生成向量嵌入
vector_index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# 基于向量索引创建查询引擎
# 查询引擎可以用自然语言进行检索
query_engine = vector_index.as_query_engine()

# 使用查询引擎进行一次自然语言查询
response = query_engine.query("请介绍一下这些文档的内容")
# 输出查询结果
print(response)
